(57)【要約】【課題】カラー画像出力機から出力された画像について、人間が感じる総合的な画像品質を人間の感覚と相関よく定量的に、かつ安定的でより高精度に評価できるようにする。【解決手段】各評価値算出部２２０，２４０，２６０において、原画像データＤ１０に基づき原画像画質要素評価値Ｑ１０を算出するとともに、原画像データＤ１０に対応する入力画像データＤ２０を取り込んで入力画像画質要素評価値Ｑ２０を算出する。出力画像画質評価値算出部３０は、算出された原画像画質要素評価値Ｑ１０と入力画像画質要素評価値Ｑ２０とを比較することで、出力画像の総合的な画像品質を表す総合画質評価値Ｑを算出する。画素ごとに比較を行なうのではなく、それぞれに画像について求めた評価値間で比較を行なうことで、入力画像と原画像との位置ずれの影響を無視でき、正確にかつ簡易に画質要素評価値を算出でき、結果的には、精度のよい評価ができるようになる。【選択図】図１
2006237676.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
出力画像を表わす原画像データに基づいて前記出力画像の画像品質を表す原画像画質要素評価値を算出する原画像画質要素評価値算出部と、
前記原画像データに対応する入力画像データを取り込む入力インタフェース部と、
前記入力インタフェース部が取り込んだ前記入力画像データに基づいて前記出力画像に対応する入力画像の画像品質を表す入力画像画質要素評価値を算出する入力画像画質要素評価値算出部と、
前記原画像画質要素評価値算出部により算出された原画像画質要素評価値と、前記入力画像画質要素評価値算出部により算出された入力画像画質要素評価値とを比較することにより、出力画像の画像品質を表す出力画像画質評価値を算出する出力画像画質評価値算出部と
を備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記入力インタフェース部は、前記原画像データに基づいて形成された出力画像を光学的に読み込んで前記入力画像データを生成する入力画像データ生成手段から前記入力画像データを取り込む
ことを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項３】
前記入力画像データを生成する入力画像データ生成手段の入力特性を補正する入力特性補正部をさらに備え、
それぞれの前記画質要素評価値算出部は、前記入力特性補正部により補正された画像データに基づいて画像品質を表すそれぞれの前記評価値を算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
画像を表わす画像データをデバイス非依存色空間の色信号に変換する色信号変換部をさらに備え、
それぞれの前記画質要素評価値算出部は、前記色信号変換部により色変換された色信号に基づいて画像品質を表すそれぞれの前記評価値を算出する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちの何れか１項に記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記原画像画質要素評価値算出部および前記入力画像画質要素評価値算出部は、前記画像データに基づいて画像の粒状性、鮮鋭性、階調特性、および色再現性の内の少なくとも１つに関する各評価値を求め、
前記出力画像画質評価値算出部は、この求められた対応する評価値同士を比較することにより前記出力画像画質評価値を算出する
ことを特徴とする請求項１〜４のうちの何れか１項に記載の画像評価装置。
【請求項６】
前記原画像画質要素評価値算出部および前記入力画像画質要素評価値算出部は、前記画像データに基づいて画像の粒状性、鮮鋭性、階調特性、および色再現性の内の複数の出力特性に関する各評価値を求め、
前記出力画像画質評価値算出部は、この求められた対応する評価値同士を比較することにより個々の画質特性に関する評価値を求め、さらに、この個々の画質特性に関する評価値に基づいて出力画像の総合的な画像品質を表す総合画質評価値を算出し、この総合評価値により画像品質を評価する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像評価装置。
【請求項７】
前記原画像画質要素評価値算出部および前記入力画像画質要素評価値算出部は、処理対象画像の空間周波数成分を算出し、この算出した空間周波数成分に対して視覚系の空間周波数特性に応じた補正を施し、この補正した空間周波数成分を積分することにより、処理対象画像の粒状性に関する各評価値を求める
ことを特徴とする請求項５または６に記載の画像評価装置。
【請求項８】
前記原画像画質要素評価値算出部および前記入力画像画質要素評価値算出部は、前記処理対象画像に２次元直交変換を施して２次元的な空間周波数分布を示す情報を生成し、これを１次元化した後に、前記視覚系の空間周波数特性に応じた補正を施す
ことを特徴とする請求項７に記載の画像評価装置。
【請求項９】
前記原画像画質要素評価値算出部および前記入力画像画質要素評価値算出部は、処理対象画像の空間周波数成分を算出し、この算出した空間周波数成分に基づいて処理対象画像の鮮鋭性に関する各評価値を求める
ことを特徴とする請求項５または６に記載の画像評価装置。
【請求項１０】
前記原画像画質要素評価値算出部および前記入力画像画質要素評価値算出部は、処理対象画像に対して微分フィルタを施すことで、前記処理対象画像の空間周波数成分としての水平方向と垂直方向の各エッジ量を算出し、各エッジ量の２乗和の平方根の平均から前記処理対象画像の鮮鋭性に関する各評価値を求める
ことを特徴とする請求項９に記載の画像評価装置。
【請求項１１】
前記原画像画質要素評価値算出部および前記入力画像画質要素評価値算出部は、処理対象画像の任意の色領域における画素情報の個数密度を算出し、この個数密度の頻度分布の標準偏差に基づいて処理対象画像の階調特性に関する各評価値を求める
ことを特徴とする請求項５または６に記載の画像評価装置。
【請求項１２】
前記原画像画質要素評価値算出部および前記入力画像画質要素評価値算出部は、処理対象画像の任意の色領域における画素情報の個数密度を算出し、この個数密度の頻度分布の平均値に基づいて処理対象画像の色再現性に関する各評価値を求める
ことを特徴とする請求項５または６に記載の画像評価装置。
【請求項１３】
前記出力画像画質評価値算出部は、前記原画像画質要素評価値算出部および前記入力画像画質要素評価値算出部において求められた前記粒状性、鮮鋭性、階調特性、および色再現性の内の複数の出力特性に関する各評価値を用いた所定の線形方程式により前記総合画質評価値を算出する
ことを特徴とする請求項６に記載の画像評価装置。
【請求項１４】
前記出力画像画質評価値算出部は、前記線形方程式として、前記各評価値に画像種に応じた重み係数を掛けた重付け線形回帰式を用いて前記総合画質評価値を算出する
ことを特徴とする請求項１３に記載の画像評価装置。
【請求項１５】
出力画像を表わす原画像データに基づいて前記出力画像の画像品質を表す原画像画質要素評価値を算出し、
前記原画像データに対応する入力画像データを取り込み、
この取り込んだ前記入力画像データに基づいて前記出力画像に対応する入力画像の画像品質を表す入力画像画質要素評価値を算出し、
このようにして算出した前記原画像画質要素評価値と前記入力画像画質要素評価値とを比較することにより、出力画像の画像品質を表す出力画像画質評価値を算出する
ことを特徴とする画像評価方法。
【請求項１６】
被評価画像の画質をコンピュータを用いて評価する画像評価処理をコンピュータを用いて行なうためのプログラムであって、
前記コンピュータを、
出力画像を表わす原画像データに基づいて前記出力画像の画像品質を表す原画像画質要素評価値を算出する原画像画質要素評価値算出部と、
前記原画像データに対応する入力画像データを取り込み、この入力画像データに基づいて前記出力画像に対応する入力画像の画像品質を表す入力画像画質要素評価値を算出する入力画像画質要素評価値算出部と、
前記原画像画質要素評価値算出部により算出された原画像画質要素評価値と、前記入力画像画質要素評価値算出部により算出された入力画像画質要素評価値とを比較することにより、出力画像の画像品質を表す出力画像画質評価値を算出する出力画像画質評価値算出部と
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラープリンタなどの画像出力装置（画像形成装置）より出力された画像の画像品質を評価する画像評価方法および画像評価装置、並びに画像評価処理を電子計算機（コンピュータ）を用いて実行するための画像評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像出力装置より出力された画像の画像品質を評価する方法としては、画像品質に対し人間の視覚を通して主観的な判断によって評価する主観的評価と、測定器を通して画像品質の特徴量を算出する客観的評価がある。主観的評価は、人による判断のため評価結果にばらつきが生じるなど、評価精度の問題があり、近年では客観的評価方法が数多く提案されている（たとえば特許文献１〜４を参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開平９−１５３１３６号公報
【特許文献２】特開２００３−１６４４３号公報
【特許文献３】特開平１１−３９４８６号公報
【特許文献４】特開２０００−２５１０７６号公報
【０００４】
たとえば、特許文献１に記載の仕組みでは、先ず、被評価画像の画像情報を空間周波数分布情報に変換する。そして、この空間周波数分布情報を観察パラメータに応じた人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数によってフィルタリング補正する。あるいは、特定周波数パターンを有する場合に該特定周波数パターンに順応した人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数によってフィルタリング補正する。この後、逆変換により得られた画像情報から画像評価値を算出する。すなわち、カラー画像の粒状性を評価する方法として、本来均一であるように出力したパッチ画像の明度、彩度、および色相の各信号に対して、観察条件に応じた人の目の空間周波数感度によるフィルタリングを行なった後に標準偏差などの評価値を算出するようにしている。
【０００５】
また、特許文献２に記載の仕組みでは、階調性を評価する方法として、階調が連続的に変化するグラデーション画像を被評価画像として使用する。また、この被評価画像に関して、グラデーション画像の明度情報、濃度情報、強度情報、彩度情報、色度情報、色相情報のうち少なくとも１つの情報から特徴量を抽出して画質評価を実行する。具体的には、この被評価画像に対し、反対色空間で人間の視覚系の空間周波数特性によるフィルタリングを行ない、均等色空間に変換した後に、滑らかな仮想画像情報と比較することで特徴量を算出するようにしている。
【０００６】
また、特許文献３に記載の仕組みでは、被評価画像の鮮鋭度、粒状度、階調特性から総合画像評価値を得、この総合評価値により画像品質を評価する。具体的には、パターン画像を用いて算出した鮮鋭度、粒状度、および階調特性をそれぞれ変数とする線型方程式に基づいて、人間が感じる総合的な画質と対応の取れた評価値を算出するようにしている。
【０００７】
また、特許文献４に記載の仕組みでは、原画像データを記憶しておき、評価対象の画像出力装置による原画像データの出力画像（たとえば絵柄画像）を直接スキャナなどの画像入力手段で読み取り、原画像データの画素と画像入力手段による入力画像データの画素との対応付けを行ない、対応付けられた画素ごとに原画像データと入力画像データとを比較する（具体的には差分を取る）ことにより、出力画像の画像品質を表す評価値を算出することで、主観評価値と対応の取れた画質評価値を算出するようにしている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ここで、特許文献１，２に記載の仕組みでは、パッチ画像やグラデーション画像のようなパターン画像を用いて各画質要素の評価値を算出し、この評価値そのものに基づいて画像を評価している。しかしながら、総合的な画像品質に対する人間の感覚は色々な要因が複雑に寄与しており、単純に粒状度や鮮鋭度などの個々の画像品質の劣化要因のみでは表わせず、写真画像のような絵柄画像で人間が感じる総合的な画質の善し悪しを表わしているとはいえず、各評価値そのものに基づいて評価したのでは、画像の総合的な画質を人間の感覚と相関よく評価することはできない。以下、この問題を第１の問題ともいう。
【０００９】
これに対して、特許文献３に記載の仕組みでは、心理物理量である被評価画像の鮮鋭度、粒状度、階調特性から総合画像評価値を得、この総合評価値により画像品質を評価するようにしているので、人間の感覚と相関よく画像品質を評価し、かつ定量的な総合画質評価を行なうことができ、前記第１の問題を解決し得る。
【００１０】
しかしながら、特許文献３に記載の仕組みでは、客観評価用のパターン画像と主観評価用の絵柄画像で出力イメージパスが異なる場合には、パターン画像の画質要素評価値と絵柄画像の総合画質評価値とを対応付けることが難しい。たとえば、プリンタドライバの自動画質調整機能を使用する場合、出力する画像に依存した色変換処理が行なわれるので、パターン画像と絵柄画像とで出力時の色変換処理が異なり、両画像の画質も当然異なってくる。この問題を解決する方法として、たとえば絵柄を直接入力することが考えられる。
【００１１】
しかしながら、この対処方法では、出力イメージパスが異なることに起因した問題を解消できても、画像入力装置の特性に起因した問題を解消することはできない。たとえば、ある色（Ｌａｂ，ＬＣＨ）を入力しても、入力装置の違いで様々な入力画像データのＲＧＢ値が得られてしまう。以下、この問題を第２の問題ともいう。
【００１２】
また、特許文献４に記載の仕組みでは、評価値の算出に当たり、入力画像と原画像とについて画素間で差分を取ることが必須であるので、両画像の位置ずれに起因した精度低下の問題を有する。すなわち、入力画像と原画像とでは、位置ずれが起きることが多く、画素ごとに正確な差分を取ることが困難で、正確な画質評価値を算出できない問題がある。以下、この問題を第３の問題ともいう。
【００１３】
また、前記特許文献４に記載の仕組みでは、色再現性や粒状性などの各画質要素の評価値を算出し、この評価値そのものに基づいて画像を評価しているため、前記特許文献１，２に記載の仕組みと同様に、第１の問題を有する。
【００１４】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、上記特許文献１〜４が持つ第１〜第３の問題の少なくとも１つを解決することのできる仕組みを提供することを目的とする。特に、第２もしくは第３の問題の少なくとも一方を解決することのできる仕組みを提供することを目的とし、さらに好ましくは、主観的な総合画質と対応の取れた画質評価値を求めて、画像の総合的な画質を人間の感覚と相関よく評価することにより第１の問題をも解消し、安定的でより高度な評価を実現できる仕組みを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明に係る画像評価方法においては、先ず、出力画像を表わす原画像データに基づいて出力画像の画像品質を表す原画像画質要素評価値を算出する。また、原画像データに対応する入力画像データを取り込み、この取り込んだ入力画像データに基づいて出力画像に対応する入力画像の画像品質を表す入力画像画質要素評価値を算出する。そして、このようにして算出した原画像画質要素評価値と入力画像画質要素評価値とを比較する（たとえば差分を取る）ことにより出力画像の画像品質を表す出力画像画質評価値を算出する。
【００１６】
また、本発明に係る画像評価装置は、上記本発明に係る画像評価方法を実施するのに好適な被評価画像の画質を評価する画像評価装置であって、出力画像を表わす原画像データに基づいて出力画像の画像品質を表す原画像画質要素評価値を算出する原画像画質要素評価値算出部と、原画像データに対応する入力画像データを取り込む入力インタフェース部と、入力インタフェース部が取り込んだ入力画像データに基づいて出力画像に対応する入力画像の画像品質を表す入力画像画質要素評価値を算出する入力画像画質要素評価値算出部と、原画像画質要素評価値算出部により算出された原画像画質要素評価値と、入力画像画質要素評価値算出部により算出された入力画像画質要素評価値とを比較することにより、出力画像の画像品質を表す出力画像画質評価値を算出する出力画像画質評価値算出部とを備えるものとした。
【００１７】
さらに、本発明に係るプログラムは、本発明に係る画像評価方法や画像評価装置を、電子計算機を用いてソフトウェアで実現するために好適なものである。プログラムは、コンピュータ読取り可能な記憶媒体に格納されて提供されてもよいし、有線あるいは無線による通信手段を介した配信により提供されてもよい。
【００１８】
また従属項に記載された発明は、本発明に係る画像評価装置、あるいは画像評価方法やプログラムのさらなる有利な具体例を規定する。
【００１９】
たとえば、評価値を算出する際に、デバイス非依存色空間の色信号を使用することで、画像入力装置の影響を排除するようにしてもよい。また、予め主観評価実験から得られた評価結果を考慮するようにすることで、主観的画質と対応のとれた評価値を算出するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明においては、出力画像の原画像画質要素評価値を算出するとともに、出力画像に対応する入力画像の画像品質を表す入力画像画質要素評価値を算出し、両画像からそれぞれ直接に算出した各画質要素評価値を比較することで出力画像の画質を評価するようにした。
【００２１】
これにより、画素ごとに比較を行なう（たとえば差分を取る）のではなく、それぞれに画像について求めた評価値間で比較を行なうことで、入力画像と原画像との位置ずれの影響を無視でき、正確にかつ簡易に画質要素評価値を算出できる。結果的には、精度のよい評価ができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００２３】
＜システム構成＞
図１は、画像評価装置を備えた画像評価システム１の概略構成を示すブロック図である。ここでは、処理手順の機能ブロックに従ったブロック図により示している。
【００２４】
なお、本実施形態の画像評価方法のアルゴリズムにおいては、カラープリンタなどの画像出力装置より出力されたカラー画像の画像品質を評価する場合について説明する。
【００２５】
図示するように、画像評価システム１は、被評価画像の粒状性、鮮鋭性、階調特性、および色再現性の少なくとも１つの評価値Ｑ１０（原画像についてのもの；以下原画像画質要素評価値Ｑ１０という），Ｑ２０（入力画像についてのもの；以下入力画像画質要素評価値Ｑ２０という）に基づいて総合画質評価値Ｑを求め、この求めた総合画質評価値Ｑに基づいて画像品質を総合的に評価する画像評価装置１０と、被評価用画像Image を所定の記録媒体上に生成（形成）する画像出力装置（画像形成装置）５０と、画像出力装置５０が生成した被評価用画像Image を電子化した入力画像データＤ２０を画像評価装置１０に入力する画像入力装置７０とを備えている。
【００２６】
画像評価の対象となる被評価用画像Image を生成する画像出力装置５０としては、たとえばインクジェット方式や電子写真方式などの画像形成プロセスを用いたカラープリンタが使用される。たとえば、画像評価装置１０内に保存されている原画像データＤ１０をＲＧＢやＣＭＹＫなどのデバイス依存色空間の色信号に変換して紙などの出力媒体上に画像を形成する。
【００２７】
また画像入力装置７０としては、原画像データＤ１０に対応する入力画像データＤ２０（電子化された画像情報）を生成して画像評価装置１０に入力することができればよく、たとえばフラットベッド方式のスキャナなど、画像出力装置５０で生成された被評価用画像Image の画素情報を電子化して出力する装置を使用する。たとえば、画像出力装置５０により生成された原画像データＤ１０の出力画像（被評価用画像Image ）を光学的に読み取り、読み取った入力画像データＤ２０を画像評価装置１０に供給する。
【００２８】
この場合、画像入力装置７０は、特性のキャリブレーション、ドライバの調整などがなされていて、粒状性、鮮鋭性、階調特性、および色再現性が、被写体によって変化しないことが望ましい。また、ＡＧＣやエッジ強調などの画像入力装置７０側で行なわれる自動的な処理はオフにされていることがさらに望ましい。
【００２９】
あるいは、原画像データＤ１０の出力画像を光学的に読み込む入力手段を具備する必要はなく、外部機器や保存記録媒体などと接続されるネットワーク機器を使用して、ネットワーク９を介してダウンロードした画像データ（原画像データＤ１０）を取り込み画像評価装置１０に入力画像データＤ２０として供給するものであってもよい。あるいは、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型の記憶媒体に記憶されている画像データ（原画像データＤ１０）を取り込み画像評価装置１０に入力画像データＤ２０として供給するものであってもよい。
【００３０】
図示を割愛するが、画像評価装置１０は、装置内の各機能部を制御する制御部や、装置使用のためのガイダンス情報や所定の情報処理結果や管理情報などを画像情報として通知する表示部や、これらを音声情報として通知する本体内蔵もしくは外部設置の圧電体やスピーカなどで構成された音声通知部や、オペレータからの装置に対する種々の指示入力を受け付けるためのマウスやキーボードなどを有する指示入力部（操作部）を具備したユーザインタフェース部を備えている。
【００３１】
画像評価装置１０は、画像評価処理の実行に関わる各機能部として、先ず、画像データの受渡しをするインタフェース機能部としての出力インタフェース部１１out および入力インタフェース部１１inと、評価対象となる画像出力装置５０の評価を行なうために必要な原画像データＤ１０を記憶する原画像記憶部１２と、画像入力装置７０から供給された入力画像データＤ２０を記憶する入力画像記憶部１４とを備えている。
【００３２】
出力インタフェース部１１out は、原画像記憶部１２に保存してある原画像データＤ１０を装置外の各種機器に出力する。また、入力インタフェース部１１inは、装置外の各種機器から入力画像データＤ２０を取り込んで入力画像記憶部１４に渡す。
【００３３】
原画像データＤ１０は、パッチ画像やグラデーション画像のようなパターン画像だけでなく、写真画像のような絵柄画像を用いることができ、本実施形態では絵柄画像の場合について説明する。なお、この原画像データＤ１０は、デバイス非依存のデータであることが好ましい。一例としては、ｓＲＧＢ（standard ＲＧＢ ），ＸＹＺ，Ｌａｂ（正しくはＬ*ａ*ｂ*），ＬＣｈ（正しくはＬ*Ｃ*ｈ°）などのデバイス非依存色空間の色信号とすることが好ましい。
【００３４】
ここで、ｓＲＧＢ色空間のデータとは、デジタルカメラ、プリンタ、モニタなど多くのパーソナルコンピュータ用周辺機器などの分野で広く用いられている、ＩＥＣ（International Electrotechnical Commission；国際電気標準会議 ）が定める色空間の国際規格に即した色データである。このｓＲＧＢに則った色調整を行なうことで、入力と出力時の色の差異を極力少なくすることができる。
【００３５】
また、画像評価装置１０は、デバイス依存色空間の画像データをデバイス非依存色空間の画像データに変換する色信号変換部１６を備えている。また、画像評価装置１０は、原画像データＤ１０に基づいて原画像画質要素評価値Ｑ１０を算出するとともに、画像入力装置７０から供給された入力画像データＤ２０（画像データ）に基づいて入力画像画質要素評価値Ｑ２０を算出する画質要素評価値算出部２０を備えている。さらに画像評価装置１０は、画質要素評価値算出部２０で求められた原画像画質要素評価値Ｑ１０と入力画像画質要素評価値Ｑ２０とに基づいて出力画像の画質評価値を算出する出力画像画質評価値算出部３０を備えている。
【００３６】
色信号変換部１６は、原画像データＤ１０や入力画像データＤ２０を、デバイスに非依存の色空間である均等知覚色空間の色彩データや３刺激値ＸＹＺまたは３刺激値ＸＹＺに変換可能な色彩データ（纏めて、原画像データＤ１２，入力画像データＤ２２）に変換する。画質要素評価値算出部２０は、この色信号変換部１６の変換結果（原画像データＤ１２、入力画像データＤ２２）を用いて評価値を算出するのがよい。
【００３７】
均等知覚色空間では、色差が人の目で見た場合の色の差と線形に近い関係を持つので、感覚的に分かり易い評価値を算出することができる。ＣＩＥの定める３刺激値ＸＹＺは、画像入力装置などの装置特性に依存しない絶対的な色の値を表している。この態様では、絶対的な色を表すＸＹＺ表色系またはこれに変換可能な表色系で原画像データや入力画像データを作成しておくことにより、画像評価装置１０内部では、画像入力装置７０の入力色特性を全く考慮しなくても、人間の目の視覚感度に一致した色彩情報として比較が可能になり、主観評価値と対応の取れた評価値を算出することができる。
【００３８】
画質要素評価値算出部２０は、原画像および入力画像のそれぞれについて、粒状性に関する評価値（粒状性評価値Ｑｇ）を算出する粒状性評価値算出部２２０と、鮮鋭性に関する評価値（鮮鋭性評価値Ｑｓ）を算出する鮮鋭性評価値算出部２４０と、階調特性に関する評価値（階調性評価値Ｑｔ）を算出するとともに色再現性に関する評価値（色再現性評価値Ｑｃ）を算出する階調性・色再現性評価値算出部２６０とを備えている。
【００３９】
＜個別の評価値の算出＞
画質要素評価値算出部２０は、色信号変換部１６により色変換されたデバイス非依存色空間の色信号Ｄ１２，Ｄ２２に基づいて、各原画像および入力画像のそれぞれについての画質要素の評価値である原画像画質要素評価値Ｑ１０と入力画像画質要素評価値Ｑ２０とを算出する。
【００４０】
画質要素評価値算出部２０は、画質要素の評価値として、粒状性、鮮鋭性、階調性、色再現性のうちの少なくとも１つに関する評価値を算出する。好ましくは、総合評価に資するように、これらの複数の評価値を算出する。また、さらに好ましくは、総合画質評価の精度を向上させるべく、人間の画質に対する心理評価との相関が高い粒状度、鮮鋭度、階調特性、および色再現性に関する評価値を算出することとする。
【００４１】
また、画質要素評価値算出部２０は、客観評価用のパターン画像と主観評価用の絵柄画像で出力イメージパスが異なる場合の問題を解消するべく、好ましくは、デバイス非依存の画素情報を評価値算出に使用することが望ましい。
【００４２】
また、画質要素評価値算出部２０は、入力画像と原画像の画素間で差分を取ることに起因した問題を解消するべく、好ましくは、先ず各画像から直接に評価値を算出し、その後に、各画像の評価値の間で差分を取ることが望ましい。
【００４３】
また、色彩情報を明度差、彩度差、色相差、あるいは色差という色彩属性に分解し、属性ごとに評価を行なうことにより精度の高い評価値を算出するのが望ましい。たとえば、各評価値算出部２２０，２４０，２６０は、原画像データＤ１０（好ましくは原画像データＤ１２）や入力画像データＤ２０（好ましくは入力画像データＤ２２）のそれぞれについて、対象画像から直接に明度差（ΔＬ＊）、彩度差（ΔＣ＊）、色相差（ΔＨ°）、あるいは色差（ΔＥ）を算出し、これら各成分に基づいてそれぞれの評価値を算出するものであると一層好ましい。
【００４４】
この際には、各画素の色差信号の平方２乗平均により評価値を算出したり、色差信号に空間周波数解析を行ない、この空間周波数解析結果に、人の目の空間周波数に対する感度分布に応じた重み関数を重畳して評価値を算出したりするとよい。
【００４５】
色信号変換部１６で色変換された均等知覚色空間の色彩データや３刺激値ＸＹＺまたは３刺激値ＸＹＺに変換可能なデバイス非依存の色信号（色彩データ；Ｄ１２，Ｄ２２）を用いることで、画像入力装置の入力色特性の影響を排除できる。たとえば、ある色（Ｌａｂ，ＬＣＨ）を入力しても画像入力装置の違いで様々な入力画像データのＲＧＢ値が得られるが、画像入力装置の入力特性プロファイル（色変換プロファイル）を用いるなどして、デバイス非依存のデータに変換することで、画像入力装置が異なっても同じＬａｂ，ＬＣｈが得られるようになる。
【００４６】
なお、絵柄画像の評価における出力イメージパスが異なることに起因した問題を解消するためには、絵柄を直接入力する手法を採る。自動画質調整機能を適用した場合、画像によって出力色変換が変わるため、パターン画像と絵柄画像とで出力イメージパスが異なり、入力する画像データ（ＲＧＢ）も異なる。デバイス非依存の色信号に変換したとしても、Ｌａｂ、ＬＣｈの値も両画像で当然異なる。このため、今、評価したい対象はあくまでも絵柄画像であるので、絵柄画像を直接入力することとする。
【００４７】
ここで粒状性に関する評価値の算出方法としては、たとえば、本来均一であるように出力したパッチ画像の明度、彩度、色相信号に対して、人間の目の空間周波数特性によるフィルタリングを行なった後に標準偏差の評価値を算出する第１の方法がある。ただしこの方法では、パターン画像を用いるため写真のような絵柄画像の粒状性を評価することはできない。
【００４８】
また、被評価画像の濃度情報、明度情報、または色度情報のうち少なくとも１つの光学情報を用いて空間周波数成分を算出し、その算出結果に視覚系の空間周波数特性に応じた補正を行ない、この補正値を積分した値に光学情報の平均特性に応じた補正を行なうことによって粒状性に関する評価値を算出する第２の方法もある。この方法では、人間の感覚と相関がよく高精度な評価値を算出することができる。加えて、積分結果に画像の光学情報の平均特性に応じた補正を加えることで、画像のもつ光学情報の特性に依存しない粒状性に関する評価値を算出することができる。
【００４９】
あるいは評価対象画像に対して、２次元直交変換を施して２次元的な空間周波数分布を示す情報を生成し、これを１次元化した後、人の視覚系の空間周波数特性を表す関数によって補正し、積分することによって粒状性に関する評価値を算出する第３の方法もある。
【００５０】
第２や第３の方法では、パターン画像を用いずに粒状性に関する評価値を算出するので、絵柄画像の粒状性に関しても評価することができる。
【００５１】
また、何れも、デバイス非依存色空間の色信号の画像に関して評価を行なうのがよい。たとえば、デバイス非依存色空間の色信号の画像に対して２次元直交変換を施すようにするのがよい。デバイス非依存色空間の色信号から粒状性に関する評価値を求めることで、画像入力パスの違いに起因した粒状性に関する評価精度の低下を改善できる。
【００５２】
また、鮮鋭性に関する評価値の算出方法としては、たとえば、白黒の線の繰返パターンを出力し、その濃度プロファイルからコントラストを算出し鮮鋭性（解像性）の評価値とする第１の方法がある。ただしこの方法では、パターン画像を用いるため写真のような絵柄画像の鮮鋭性を評価することはできない。
【００５３】
あるいは、被評価画像の濃度情報、明度情報、または色度情報のうち少なくとも１つの光学情報を用いて空間周波数成分（空間周波数分布情報）を算出し、その算出結果に観察パラメータ（たとえば、観察距離、被評価画像の輝度、および被評価画像の周囲輝度の少なくとも１つを含む観察パラメータ）に応じた視覚系の空間周波数特性を表す関数によってフィルタリング補正を行ない、補正値から逆変換により得られた画像情報から鮮鋭性に関する評価値を算出する、あるいはこの補正値を積分した値に光学情報の平均特性に応じた補正を行なうことによって鮮鋭性に関する評価値を算出する第２の方法もある。この方法では、人間の感覚と相関がよく高精度な評価値を算出することができる。加えて、積分結果に画像の光学情報の平均特性に応じた補正を加えることで、画像のもつ光学情報の特性に依存しない鮮鋭性に関する評価値を算出することができる。
【００５４】
あるいは、評価対象画像に対して、微分フィルタにより水平方向と垂直方向の画像のエッジ量を算出し、エッジ量の２乗和の平方根の平均から鮮鋭性に関する評価値を算出する第３の方法がある。
【００５５】
第２や第３の方法では、パターン画像を用いずに鮮鋭性に関する評価値を算出するので、絵柄画像の鮮鋭性に関しても評価することができる。
【００５６】
また、何れも、デバイス非依存色空間の色信号の画像に関して評価を行なうのがよい。たとえば、デバイス非依存色空間の色信号の画像に対して微分フィルタ処理を施すようにするのがよい。デバイス非依存色空間の色信号から鮮鋭性に関する評価値を求めることで、画像入力パスの違いに起因した鮮鋭性に関する評価精度の低下を改善できる。
【００５７】
また、階調特性に関する評価値の算出方法としては、階調が連続的に変化するグラデーション画像を被評価画像として使用する第１の方法がある。この際には、被評価画像としてのグラデーション画像の明度情報、濃度情報、強度情報、彩度情報、色度情報、色相情報のうち少なくとも１つの情報から特徴量を抽出して評価値とする。
【００５８】
また、隣接する階調レベルで出力した画像に対して知覚される明度差または濃度差などを測定する第２の方法がある。たとえば、被評価画像の濃度情報、明度情報、または色度情報のうち少なくとも１つの光学情報を用いて隣接する階調レベル間の光学情報の差を算出し、この算出結果に光学情報に対する人間の認知限界に応じた補正を行ない、この補正値を全階調レベルで積分する。この方法では、人間の感覚と相関がよく高精度な評価値を算出することができる。加えて光学情報の差に光学情報に対する人間の認知限界に応じた補正を加えることで、人間の感覚と相関がよく高精度な画像評価値を算出することができ、総合画質評価の精度を向上させることができる。
【００５９】
また、一般に入出力の階調が離散性をもつプリンタやデジタル画像処理系における、入力レベルに対する出力レベルの相対的な数値関係や入出力曲線（γ曲線）を階調特性とする第３の方法がある。
【００６０】
あるいは、階調が連続的に変化するグラデーション画像を出力し、その明度、彩度、または色相の変化を測定して人間が感じる階調性の評価値を算出する第４の方法がある。
【００６１】
第１〜第４の方法では、パターン画像を用いるため写真のような絵柄画像の階調性を評価することができない。
【００６２】
また、入力画像と原画像とに関して、画像の画素ごとの差分から明度差（ΔＬ＊）を算出し階調特性の評価値とする第５の方法がある。ただしこの方法では、入力画像と原画像との間で画素ごとに差分を求める必要があり、画像単体での階調特性を評価することができない。
【００６３】
あるいは、評価対象画像に関して、任意の色領域に対する個数密度を算出し、個数密度の頻度分布の標準偏差から評価値を算出する第６の方法がある。
【００６４】
第５，第６の方法では、パターン画像を用いずに階調特性に関する評価値を算出するので、絵柄画像の階調特性に関しても評価することができる。また、第６の方法では、評価対象画像そのものから階調特性に関する評価値を算出するので、基準画像がなくても、１つの評価画像から直接に階調特性に関する評価値を算出することができる。
【００６５】
また、何れも、デバイス非依存色空間の色信号の画像に関して評価を行なうのがよい。デバイス非依存色空間の色信号から階調特性に関する評価値を求めることで、画像入力パスの違いに起因した階調特性に関する評価精度の低下を改善できる。
【００６６】
また、色再現性に関する評価値の算出方法としては、入力画像と原画像とに関して、画像の画素ごとの差分から明度差（ΔＬ＊）、彩度差（ΔＣ＊）、色相差（ΔＨ°）、色差（ΔＥ）を算出し、色再現性の評価値とする第１の方法がある。ただしこの方法では、入力画像と原画像との間で画素ごとに差分を求める必要があり、画像単体での色再現性を評価することができない。
【００６７】
あるいは、評価対象画像に関して、任意の色領域に対する個数密度を算出し、個数密度の頻度分布の平均値から評価値を算出する第２の方法がある。この方法では、評価対象画像そのものから色再現性に関する評価値を算出するので、基準画像がなくても、１つの評価画像から直接に色再現性に関する評価値を算出することができる。
【００６８】
また、デバイス非依存色空間の色信号の画像に関して評価を行なうのがよい。デバイス非依存色空間の色信号から色再現性に関する評価値を求めることで、画像入力パスの違いに起因した色再現性に関する評価精度の低下を改善できる。
【００６９】
なお、粒状性、鮮鋭性、階調特性、および色再現性に関する評価値の取得方法は上記に挙げた例の他にも種々の方法が提案されており、それらを用いてもよく、また、粒状性、鮮鋭性、階調特性、および色再現性を得るための測定物理量として、上記に挙げた例の他にも濃度を用いるか明度を用いるかなどにより種々の方法が提案されており、それらを用いてもよい。
【００７０】
＜総合評価値の算出＞
出力画像画質評価値算出部３０は、測定された粒状性に関わる粒状性評価値Ｑｇ、鮮鋭性に関わる鮮鋭性評価値Ｑｓ、階調特性に関わる階調性評価値Ｑｔ、および色再現性に関わる色再現性評価値Ｑｃを用いて、人間が感じる総合的な画像品質を人間の感覚と相関よく表す総合画質評価値Ｑを求める。
【００７１】
色信号変換部１６と画質要素評価値算出部２０と出力画像画質評価値算出部３０との協働処理によって、被評価画像と、この被評価画像とできるだけ同じ条件で出力された測定用画像（入力画像）を用いて、粒状性、鮮鋭性、階調性、および色再現性の少なくとも１つを算出して、デバイスに依存せずに、画像の総合的な画質を人間の感覚と相関よく評価することができるようにする。また、評価値を算出する際に、予め主観評価実験から得られた評価結果を考慮することで、主観的画質と対応の取れた総合特徴量Ｑを算出するようにする。
【００７２】
たとえば、粒状性、鮮鋭性、階調特性、および色再現性に関する各評価値の内の複数に基づいて、目視上、画像の“ざらつき”を表す粒状性と鮮鋭性と階調特性の積、および目視上、画像の“ぼけ”を表す鮮鋭性の逆数を変数とした線形方程式から算出される値により、画像のより高精度な総合画像評価を得るようにしてもよい。この際には、粒状性と鮮鋭性と階調特性の積、および鮮鋭性の逆数の値を、所定の定数のべき乗で補正した値を用いることにより総合的な画質評価の精度を向上させるようにするとよい。
【００７３】
画像の“ざらつき”と“ぼけ”といった２つの画像劣化要因が複雑に寄与している場合の画像の総合的な画像評価値（総合画質評価値Ｑ）を定量的に得ることで、粒状性と鮮鋭性に関して総合的に評価できるようになる。加えて、所定の定数のべき乗より補正することで、粒状性や鮮鋭性あるいは階調特性が微妙に変化した場合の画像に対する人間の感覚に及ぼす影響を的確に捕らえることができる。
【００７４】
また、粒状性と鮮鋭性と階調特性の積、および鮮鋭度の逆数の値を、所定の定数のべき乗で補正した値を用いることにより総合的な画質評価の精度を向上させるようにしてもよい。あるいは所定の線形方程式の係数を画像種ごとに適した値を用いることにより、それぞれの画像種の持つ画像劣化要因の特徴に見合った画像の総合的な画質評価を行なうようにしてもよい。
【００７５】
また、それぞれの画質要素評価値Ｑ１０，Ｑ２０の重付け線形回帰式（たとえば重付け線形和）を用いて総合画質評価値Ｑを算出してもよい。たとえば、明度差、彩度差、色相差、あるいは色差のそれぞれについて平方２乗平均を求め、それらの平方２乗平均結果に基づいて評価値を算出したり、明度差、彩度差、色相差、あるいは色差のそれぞれに対して空間周波数解析を行ない、これら各空間周波数分析結果にそれぞれ人の目の空間周波数感度分布に応じた重み関数を重畳し、この重畳結果に基づき評価値を算出したりするとよい。平方２乗平均を取ることで、各評価値の差を１つの値に纏めることができるので、扱いの簡単な総合画質評価値Ｑを算出することができるようになる。
【００７６】
あるいは、明度差、彩度差、色相差、あるいは色差のそれぞれについて平方２乗平均を求め、これらの内の複数（好ましくは４つ全て）の平方２乗平均結果に基づいて総合画質評価値Ｑを算出するようにしてもよい。また、明度差、彩度差、色相差、あるいは色差のそれぞれについて空間周波数解析を行ない、これら各空間周波数分析結果にそれぞれ人の目の空間周波数感度分布に応じた重み関数を重畳し、この重畳結果に基づき総合画質評価値Ｑを算出するようにしてもよい。この方法では、色彩情報の属性ごとに人の目の空間周波数感度を考慮することができ、主観評価値とより相関の高い総合画質評価値Ｑを算出することができるようになる。
【００７７】
単純に粒状性や鮮鋭性などの個々の画像品質の劣化要因のみで画像を評価するのではなく、被評価用画像の持つ画質劣化要因の心理物理量である粒状性、鮮鋭性、階調特性、および色再現性の内の複数の評価値を組み合わせた総合的な評価の指標値（総合画質評価値Ｑ）を求めて画像品質を総合的に評価することで、画像の総合的な画像品質評価を定量的かつ安定的に行なうことができる。また、心理物理量を組み合わせた量を変数とすることで、人間の感覚と相関がよく高精度な画像評価値を算出することができる。
【００７８】
なお、粒状性、鮮鋭性、階調特性、および色再現性を評価するための測定用画像を読み取るための装置としては、フラットベッド型のスキャナに限らず、たとえばマイクロデンシトメータ、ドラムスキャナ、測色計、濃度計などを用いることもできる。
【００７９】
さらに、上記に挙げた例の他にも空間周波数成分の導出方法や人間の視覚特性による補正の仕方や画像の平均特性に対する補正の仕方は種々の方法が提案されており、それらを用いてもよい。
【００８０】
何れにしても、本実施形態の画像評価装置１０においては、求められた粒状性、鮮鋭性、階調特性、および色再現性に関する各評価値を用いて、人間が感じる総合的な画像品質を人間の感覚と相関よく表す総合画質評価値Ｑを算出することができればよい。好ましくは、基準画像がない場合でも正確な画像（特に画質）評価ができるように１つの画像から直接評価値を算出する。また、画像入力装置が異なる場合には、正確な画像（特に画質）評価ができるように、色信号変換部１６でデバイス非依存の色信号に変換された色信号を評価値の算出に用いる。以下、好適な態様について具体的に説明する。
【００８１】
＜色信号変換部の構成＞
図２は、色信号変換部１６の概略構成を説明するブロック図である。ここでは、処理手順の機能ブロックに従ったブロック図により示している。
【００８２】
図示するように、色信号変換部１６は、原画像記憶部１２に保存されている原画像データＤ１０を均等知覚色空間の色彩データあるいは３刺激値ＸＹＺまたは３刺激値ＸＹＺに変換可能な色彩データなどデバイス非依存の色信号に変換する原画像データ色変換部１６２と、入力画像記憶部１４に保存されている入力画像データＤ２０を均等知覚色空間の色彩データあるいは３刺激値ＸＹＺまたは３刺激値ＸＹＺに変換可能な色彩データなどデバイス非依存の色信号に変換する入力画像データ色変換部１６４とを備えている。
【００８３】
原画像データ色変換部１６２は、一例として、原画像記憶部１２から取り込んだｓＲＧＢ値で示された原画像データＤ１０を、一旦、デバイス非依存色空間の色信号であるＸＹＺ３刺激値に変換した後に、均等色空間であるＬａｂ値もしくは色の３属性を構成するＬ（明度）Ｃ（彩度）ｈ（色相）値で示された原画像データＤ１２に変換する。
【００８４】
また入力画像データ色変換部１６４は、一例として、入力画像記憶部１４から取り込んだＲＧＢ値で示された入力画像データＤ２０を、一旦、デバイス非依存色空間の色信号であるＸＹＺ３刺激値に変換した後に、均等色空間であるＬａｂ値もしくは色の３属性を構成するＬ（明度）Ｃ（彩度）ｈ（色相）値で示された入力画像データＤ２２に変換する。
【００８５】
ここで、入力画像データＤ２０のＲＧＢ値はデバイス依存の色信号であるため、入力画像データ色変換部１６４は、画像入力装置７０の入力特性プロファイル（色変換プロファイル）を用いて、デバイス非依存の色信号であるＸＹＺ３刺激値またはＬａｂ，ＬＣｈに変換する。
【００８６】
また、入力画像データ色変換部１６４は、画像入力装置７０の入力特性を補正するべく、入力画像データＤ２０を、色、階調特性だけでなく、空間周波数（ＭＴＦ）特性についても、フィルタなどで補正しておく。この補正の後に、デバイス非依存の色信号であるＸＹＺ３刺激値またはＬａｂ値やＬＣｈ値に変換する。すなわち、本実施形態の構成においては、入力画像データ色変換部１６４が、入力画像から入力画像画質要素評価値を算出するに先立って、入力画像データを生成する入力画像データ生成手段（たとえば入力画像データＤ２０を生成する画像入力装置７０）の入力特性を補正する入力特性補正部として機能する。
【００８７】
＜粒状性評価値算出部の構成＞
図３は、画質要素評価値算出部２０の粒状性評価値算出部２２０の概略構成を説明するブロック図である。ここでは、処理手順の機能ブロックに従ったブロック図により示している。
【００８８】
粒状性評価値算出部２２０は、粒状性評価値算出部２２０は、原画像と入力画像のそれぞれについての粒状性評価値Ｑｇ（Ｑｇ10，Ｑｇ20）の算出に当たり、色信号変換部１６で得られた明度情報Ｌ（ｘ，ｙ）、彩度情報Ｃ（ｘ，ｙ）、色相情報ｈ（ｘ，ｙ）を用いる。そして、画像ノイズ（ざらつき）の度合いを表す粒状性評価値Ｑｇを、デバイス非依存色空間の色信号の画像に対して、２次元直交変換を施して２次元的な空間周波数分布を示す情報を生成し、これを１次元化した後、人の視覚系の空間周波数特性を表す関数によって補正し、積分することによって算出する構成となっている。
【００８９】
具体的には、図示するように、粒状性評価値算出部２２０は、先ず、色信号変換部１６により得られた明度情報Ｌ（ｘ，ｙ）、彩度情報Ｃ（ｘ，ｙ）、色相情報ｈ（ｘ，ｙ）に基づいて色差情報を求める色彩差演算部２２２と、色彩差演算部２２２により求められた色差情報に２次元直交変換を施して２次元的な空間周波数分布を示す情報を生成する２次元直交変換部２２４とを備えている。
【００９０】
また粒状性評価値算出部２２０は、２次元直交変換部２２４により２次元直交変換された２次元空間周波数Ｆ（ｕ，ｖ）の強度を表す２次元パワースペクトルを算出する２次元パワースペクトル演算部２２６と、２次元パワースペクトル演算部２２６により求められた同一空間周波数に対するパワースペクトルを積分し、１次元したパワースペクトルを算出する２次元パワースペクトル１次元化演算部２２８とを備えている。
【００９１】
また、粒状性評価値算出部２２０は、２次元パワースペクトル１次元化演算部２２８により１次元化されたパワースペクトルに対して、視覚系の空間周波数特性を表す関数を掛け合わせて積分することによって画像ノイズの指標となる情報を算出する視感空間周波数特性補正部２３０と、視感空間周波数特性補正部２３０で求められた指標情報に基づいて、２次元明度、２次元彩度、２次元色相を総合した画像ノイズの指標となる粒状性評価値Ｑｇを算出する粒状性評価値演算部２３２とを備えている。
【００９２】
ここで、色彩差演算部２２２は、下記式（１−１），（１−２）に従って、明度情報Ｌ（ｘ，ｙ）と明度平均値Ｌave との差である明度差情報ΔＬ（ｘ，ｙ）、および彩度情報Ｃ（ｘ，ｙ）と彩度平均値Ｃave との差である彩度差情報ΔＣ（ｘ，ｙ）を算出する。
【００９３】
【数１】
2006237676.tif 000003
【００９４】
また、色彩差演算部２２２は、下記式（２−１）に従って、色相情報ｈ（ｘ，ｙ）と色相平均値ｈave との差である色相差情報Δｈ（ｘ，ｙ）を算出する。ただし、ここでは、下記式（２−２）に従って、角度から距離に変換した形式の色相差情報ΔＨ（ｘ，ｙ）を算出する。なお、“＾”はべき乗を示す。
【００９５】
【数２】
2006237676.tif 000004
【００９６】
２次元直交変換部２２４は、明度差情報ΔＬ（ｘ，ｙ）、彩度差情報ΔＣ（ｘ，ｙ）、色相差情報ΔＨ（ｘ，ｙ）に分割した画像ごとに離散的２次元フーリエ変換を施すことで、空間周波数成分を求める。具体的には、下記式（３−１），（３−２），（３−３）に従って、離散的にサンプリングされた情報ΔＬ（ｘ，ｙ），ΔＣ（ｘ，ｙ），ΔＨ（ｘ，ｙ）の変動に対する２次元フーリエ変換後の情報ＦΔＬ（ｕ，ｖ），ＦΔＣ（ｕ，ｖ），ＦΔＨ（ｕ，ｖ）を算出する。
【００９７】
【数３】
2006237676.tif 000005
【００９８】
２次元パワースペクトル演算部２２６は、下記式（４−１），（４−２），（４−３）に従って、２次元直交変換部２２４にて求められたフーリエ変換後の情報ＦΔＬ（ｕ，ｖ），ＦΔＣ（ｕ，ｖ），ＦΔＨ（ｕ，ｖ）の、２次元空間周波数Ｆ（ｕ，ｖ）の強度を表す２次元パワースペクトルＰΔＬ（ｕ，ｖ），ＰΔＣ（ｕ，ｖ），ＰΔＨ（ｕ，ｖ）を算出する。
【００９９】
【数４】
2006237676.tif 000006
【０１００】
２次元パワースペクトル１次元化演算部２２８は、計量の簡略のために、同一空間周波数に対するパワースペクトルを積分し、１次元したＰΔＬ（ｆ），ＰΔＣ（ｆ），ＰΔＨ（ｆ）を算出する。
【０１０１】
視感空間周波数特性補正部２３０は、下記式（５−１），（５−２），（５−３）に従って、２次元パワースペクトル１次元化演算部２２８により１次元化されたパワースペクトルＰΔＬ（ｆ），ＰΔＣ（ｆ），ＰΔＨ（ｆ）に対して、視覚系の空間周波数特性を表す関数ＶＴＦＬ（ｆ），ＶＴＦＣ（ｆ），ＶＴＦＨ（ｆ）を掛け合わせ、周波数領域で積分することによって、画像ノイズの指標となるＱΔＬ，ＱΔＣ，ＱΔＨを算出する。
【０１０２】
【数５】
2006237676.tif 000007
【０１０３】
なお、関数ＶＴＦＬ（ｆ），ＶＴＦＣ（ｆ），ＶＴＦＨ（ｆ）としては、たとえば、下記式（６）を用いる。
【０１０４】
【数６】
2006237676.tif 000008
【０１０５】
なお、必要に応じて、さらに画像の平均明度（光学情報の平均特性）に応じた補正を加えてもよい。
【０１０６】
粒状性評価値演算部２３２は、下記式（７）に従って、それぞれに適当な重付けを掛けて加算することで、２次元明度、２次元彩度、２次元色相を総合した画像ノイズの指標となる粒状性評価値Ｑｇを算出する。ここで、粒状性評価値Ｑｇは、小さいほど、画像ノイズが少なく粒状性がよいことを表す。
【０１０７】
【数７】
2006237676.tif 000009
【０１０８】
式中のａ，ｂ，ｃは、明度、彩度、色相に対する重みである。これらの重みは使用される画像読取装置や画像読取方法あるいは測定物理量または光学情報、表色系、視覚特性補正関数または補正方法、および画像の平均特性に対する種々の補正式または補正方法などに応じて最適な値を設定する。
【０１０９】
なお、粒状性に関する評価値（粒状性評価値Ｑｇ）を算出するに当たっての上記演算過程は一例を示したに過ぎず様々な変更が可能である。たとえば、上記例では空間周波数成分を得る際にフーリエ変換を用いていたが、ウェーブレット変換を用いてもよい。また、上記例では計算の簡略のために２次元パワースペクトル１次元化演算部２２８にて２次元の空間周波数成分を１次元に変換したが、１次元への変換を行なわなくてもよい。また人間の視覚周波数特性に対する補正は、２次元の空間周波数成分を１次元に変換した後に行なってもよいし、変換する前に行なってもよい。
【０１１０】
＜鮮鋭性評価値算出部の構成＞
図４は、画質要素評価値算出部２０の鮮鋭性評価値算出部２４０の概略構成を説明するブロック図である。ここでは、処理手順の機能ブロックに従ったブロック図により示している。
【０１１１】
鮮鋭性評価値算出部２４０は、原画像と入力画像のそれぞれについての鮮鋭性評価値Ｑｓ（Ｑｓ10，Ｑｓ20）の算出に当たり、色信号変換部１６で得られた明度情報Ｌ（ｘ，ｙ）を用いる。また、鮮鋭性評価値算出部２４０は、デバイス非依存色空間の色信号の画像に対して、一般にＭＴＦ（Modulation Transfer Function）と呼ばれ線などのエッジの鋭さの特性を表す成分の空間周波数成分を画像の水平方向と垂直方向のそれぞれについて求め、それらに基づいて鮮鋭性評価値Ｑｓを算出する。
【０１１２】
たとえば、微分フィルタにより水平方向と垂直方向の画像のエッジ量を算出し、エッジ量の２乗和の平方根の平均から鮮鋭性評価値Ｑｓを算出するように構成されている。具体的には、図示するように、鮮鋭性評価値算出部２４０は、明度情報Ｌ（ｘ，ｙ）の水平方向および垂直方向の各エッジ量を算出するエッジ量演算部２４２と、エッジ量演算部２４２にて求められたエッジ量に基づいてエッジ強度を画素ごとに算出するエッジ強度算出部２４４と、エッジ強度算出部２４４にて求められたエッジ強度に基づいて画像の鮮鋭さの指標となる鮮鋭性評価値Ｑｓを求める鮮鋭性評価値演算部２４６とを備えている。
【０１１３】
たとえば、エッジ量演算部２４２は、下記式（８−１），（８−２）に示すＳｏｂｅｌフィルタ（微分フィルタ）を用いて、明度情報Ｌ（ｘ，ｙ）の水平方向のエッジ量ＳＬｈ（ｘ，ｙ）と垂直方向のエッジ量ＳＬｖ（ｘ，ｙ）とを算出する。なお、エッジ量（エッジ画像）の算出はこのような方法に限らず、たとえば、アンシャープマスク処理を利用して高周波成分だけを含む画像を作成する方法を用いることもできる。
【０１１４】
【数８】
2006237676.tif 000010
【０１１５】
エッジ強度算出部２４４は、下記式（９）に従って、エッジ強度ＳＬ（ｘ，ｙ）を画素ごとに算出する。
【０１１６】
【数９】
2006237676.tif 000011
【０１１７】
また、鮮鋭性評価値演算部２４６は、エッジ強度算出部２４４にて求められたエッジ強度が、閾値（たとえば“０”）より大きい画素を抽出して、下記式（１０）に従って、エッジ強度平均値ＳＬｍを算出し、これを鮮鋭さの指標となる鮮鋭性評価値Ｑｓとする。ここで、鮮鋭性評価値Ｑｓは大きいほど、画像の鮮鋭性が高いことを表す。なお、鮮鋭性評価値Ｑｓは、単純平均値に限らず、２乗平均値（ＲＭＳ；Root Mean Square）や最大値などを用いてもよい。
【０１１８】
【数１０】
2006237676.tif 000012
【０１１９】
なお、鮮鋭性に関する評価値（鮮鋭性評価値Ｑｓ）を算出するに当たっての上記演算過程は一例を示したに過ぎず様々な変更が可能である。たとえば、鮮鋭性評価値算出部２４０は、デバイス非依存色空間の色信号の画像に対してエッジの鋭さの特性を表す成分の空間周波数成分を求め、この空間周波数成分に人間の視覚周波数特性を乗じて周波数領域で積分を行ない、得た値に適当な重付けを掛けて得た値を鮮鋭性評価値Ｑｓとすることもできる。また必要に応じて、得た値に適当な重付け掛けた値を鮮鋭性評価値Ｑｓとすることもできる。重みは、使用される画像読取装置や画像読取方法あるいは測定物理量または光学情報、表色系、視覚特性補正関数または補正方法などに応じて最適な値を設定する。
【０１２０】
＜階調性・色再現性評価値算出部の構成＞
図５は、画質要素評価値算出部２０の階調性・色再現性評価値算出部２６０の概略構成を説明するブロック図である。ここでは、処理手順の機能ブロックに従ったブロック図により示している。また、図６は、注目色領域の個数密度ヒストグラムの一例を示す図である。
【０１２１】
階調性・色再現性評価値算出部２６０は、原画像と入力画像のそれぞれについての階調性評価値Ｑｔ（Ｑｔ10，Ｑｔ20）と色再現性評価値Ｑｃ（Ｑｃ10，Ｑｃ20）の算出に当たり、色信号変換部１６で得られたデバイス非依存のＬａｂ値で表わされた原画像データＤ１２，Ｄ２２を用いる。そして、階調性評価値Ｑｔの算出に当たっては、デバイス非依存色空間の任意の色領域に対する個数密度を算出し、個数密度の頻度分布の標準偏差から階調性評価値Ｑｔを算出するように構成されている。加えて、色再現性評価値Ｑｃの算出に当たっては、デバイス非依存色空間の任意の色領域に対する個数密度を算出し、個数密度の頻度分布の平均値から算出するように構成されている。
【０１２２】
具体的には、図示するように、階調性・色再現性評価値算出部２６０は、注目色領域を設定する注目色領域設定部２６２と、注目色領域内の個数密度を算出する際に基準となる領域を設定する基準格子設定部２６４と、注目色領域内のＬａｂ値の個数密度の頻度分布（個数密度ヒストグラム）を算出する個数密度分布解析部２６６とを備えている。
【０１２３】
また階調性・色再現性評価値算出部２６０は、個数密度分布解析部２６６により解析された個数密度ヒストグラムの標準偏差に基づいて階調性評価値Ｑｔを求める階調性評価値演算部２７２、および個数密度分布解析部２６６により解析された個数密度ヒストグラムの平均値に基づいて色再現性評価値Ｑｃを求める色再現性評価値演算部２７４を有する評価値演算部２７０を備えている。
【０１２４】
たとえば、注目色領域設定部２６２は、Ｌａｂ色空間内で階調性または色再現性を評価したい任意の注目色領域を設定する。たとえば、人物画像では肌色、風景写真では青空、草色などの記憶色の領域を設定する。また、ユーザがディスプレイ上に表示された明度、彩度、色相が変化する色立体を見ながら注目色領域を設定することもできる。
【０１２５】
基準格子設定部２６４は、注目色領域設定部２６２により設定された注目色領域内の個数密度を算出する際に基準となる領域を設定する。ここで、基準格子の大きさは、一例として、Ｌａｂ空間でＬａｂ値をそれぞれ１刻みずつ変化させた立方体とする。ただし、基準格子の大きさは、これに限らない。
【０１２６】
個数密度分布解析部２６６は、たとえば図６に示すように、注目色領域内のＬａｂ値の個数密度ヒストグラムを求める。ここで、個数密度は、基準格子設定部２６４により設定された立方体の中のＬａｂ値の個数とする。
【０１２７】
評価値演算部２７０において、階調性評価値演算部２７２は個数密度ヒストグラムの標準偏差を求めて階調性評価値Ｑｔとし、色再現性評価値演算部２７４は個数密度ヒストグラムの平均値を求めて色再現性評価値Ｑｃとする。
【０１２８】
ここで、階調性評価値Ｑｔは小さいほど、注目色領域で階調ジャンプがなく階調性がよいことを表す。また、色再現性評価値Ｑｃは、大きいほど、注目色領域の色が多く色再現性がよいことを表す。
【０１２９】
なお、階調特性に関する評価値（階調性評価値Ｑｔ）や色再現性に関する評価値（色再現性評価値Ｑｃ）を算出するに当たっての上記演算過程は一例を示したに過ぎず様々な変更が可能であり、各画質要素と対応の取れるものであれば何でもよい。たとえば、個数密度分布解析部２６６において明度ヒストグラムを求め、その平均値、中央値（メジアン；median）、あるいは最頻値（モード；mode）などのヒストグラム（度数分布）の特徴を示す指標（統計的指標）を算出し、この指標を原画像データＤ１０の階調性評価値Ｑｔとしてもよい。同様に、個数密度分布解析部２６６において彩度ヒストグラムあるいは色相ヒストグラムを求め、それぞれの平均値、中央値、あるいは最頻値などのヒストグラムの特徴を示す統計的指標を算出し、この指標を原画像データＤ１０の色再現性評価値Ｑｃとしてもよい。
【０１３０】
あるいは、画像を表わす光学情報における隣接する階調レベル間の光学情報の差を算出し、その差分に光学情報に対する人間の認知限界に応じた補正を加え、この補正された値を全階調レベルで積分することで階調性評価値Ｑｔを求めてもよい。また必要に応じて、補正された値に適当な重付けを掛けてから全階調レベルで積分してもよい。人間の視覚の認知限界に応じた補正や重みは、使用される画像読取装置や画像読取方法あるいは測定物理量または光学情報、表色系、人間の認知限界導出方法やその値などに応じて最適な値を設定する。
【０１３１】
以上のようにして、画質要素評価値算出部２０は、粒状性、鮮鋭性、階調性、および色再現性の各画質要素評価値Ｑｇ，Ｑｓ，Ｑｔ，Ｑｃを、原画像データＤ１０と入力画像データＤ２０（詳しくは色信号変換部１６にて色変換されたデバイス非依存の画像データＤ１２，Ｄ２２）から直接算出する。
【０１３２】
画質要素評価値算出部２０は、画像データから直接に各画質要素評価値Ｑｇ，Ｑｓ，Ｑｔ，Ｑｃを算出しているので、原画像データＤ１０の各画質要素評価値Ｑｇ10，Ｑｓ10，Ｑｔ10，Ｑｃ10には原画像固有の画像特性が含まれる。たとえば、画像生成時のノイズを多く含む画像では粒状性評価値が下がり、コントラストが大きい画像構造を多く含む画像では鮮鋭性評価値が上がる。また、入力画像データＤ２０の各画質要素評価値Ｑｇ20，Ｑｓ20，Ｑｔ20，Ｑｃ20には、入力画像データＤ２０の取得に当たって画像出力装置５０を経由するか否か（たとえばネットワーク経由で原画像データＤ１０を直接取り込む）に関わらず原画像固有の画像特性が含まれるとともに、画像出力装置５０で出力された画像を読み取って入力画像データＤ２０を取得する場合には画像出力装置５０の出力特性も含まれる。
【０１３３】
＜出力画像画質評価値算出部の構成＞
図７は、出力画像画質評価値算出部３０の概略構成を説明するブロック図である。ここでは、処理手順の機能ブロックに従ったブロック図により示している。
【０１３４】
出力画像画質評価値算出部３０は、画質要素評価値の重付け線形回帰式により総合画質評価値Ｑを算出する。この際には、鮮鋭度と粒状度と階調特性の積および鮮鋭度の逆数を変数とした線形方程式を用いたり、線形方程式を構成する鮮鋭度と粒状度と階調特性の積、および鮮鋭度の逆数の値を所定の定数でべき乗に補正したりする。また、その係数を画像種に応じて調整（異なる値に）する。
【０１３５】
何れにしても、画質要素評価値算出部２０において求められた原画像と入力画像のそれぞれについての粒状性評価値Ｑｇ（Ｑｇ10，Ｑｇ20）、鮮鋭性評価値Ｑｓ（Ｑｓ10，Ｑｓ20）、階調性評価値Ｑｔ（Ｑｔ10，Ｑｔ20）、色再現性評価値Ｑｃ（Ｑｃ10，Ｑｃ20）を用いて、人間が感じる総合的な画像品質を人間の感覚と相関よく表す総合画質評価値Ｑを求める。
【０１３６】
具体的には、図示するように、出力画像画質評価値算出部３０は、画像出力装置５０の画質特性（出力特性）を解析する出力特性解析部３００と、出力特性解析部３００による解析結果に基づいて主観的な総合画質と対応の取れた画像出力装置５０の総合画質評価値Ｑを算出する総合画質評価値演算部３２０とを備えている。
【０１３７】
出力特性解析部３００は、粒状性評価値算出部２２０により得られた原画像と入力画像のそれぞれについての粒状性評価値Ｑｇ10，Ｑｇ20に基づいて、画像出力装置５０の粒状性に関する出力特性（粒状性評価値）を解析する粒状性解析部３０２と、鮮鋭性評価値算出部２４０により得られた原画像と入力画像のそれぞれについての鮮鋭性評価値Ｑｓ10，Ｑｓ20に基づいて、画像出力装置５０の鮮鋭性に関する出力特性（鮮鋭性評価値）を解析する鮮鋭性解析部３０４とを有している。
【０１３８】
また、出力特性解析部３００は、階調性・色再現性評価値算出部２６０の階調性評価値演算部２７２により得られた原画像と入力画像のそれぞれについての階調性評価値Ｑｔ10，Ｑｔ20に基づいて、画像出力装置５０の階調特性に関する出力特性（階調性評価値）を解析する階調性解析部３０６と、階調性・色再現性評価値算出部２６０の色再現性評価値演算部２７４により得られた原画像と入力画像のそれぞれについての色再現性評価値Ｑｃ10，Ｑｃ20に基づいて、画像出力装置５０の色再現性に関する出力特性（色再現性評価値）を解析する色再現性解析部３０８とを有している。
【０１３９】
画質要素評価値算出部２０において画像データＤ１０（好ましくは原画像データＤ１２），Ｄ２０（好ましくは入力画像データＤ２２）から直接に評価値Ｑ１０，Ｑ２０を算出し、出力画像画質評価値算出部３０において、その評価値Ｑ１０，Ｑ２０を比較することにより画像出力装置５０の出力特性を解析することにより、入力画像と原画像の画素間で差分を取ることで生じ得る両画像の位置ずれに起因した評価精度低下の問題を解消する。
【０１４０】
具体的には、各解析部３０２，３０４，３０６，３０８は、原画像データＤ１０と入力画像データＤ２０の対応する各画質要素評価値Ｑｇ10，Ｑｇ20、Ｑｓ10，Ｑｓ20、Ｑｔ10，Ｑｔ20、Ｑｃ10，Ｑｃ20の差分を算出することで、出力画像の画像品質を表す粒状性評価値ＱｇΔ，鮮鋭性評価値ＱｓΔ，階調性評価値ＱｔΔ，色再現性評価値ＱｃΔを解析する。各画質要素評価値の差分は、画像出力装置５０の出力画像の品質（出力特性）を表す評価値として用いることができる。
【０１４１】
総合画質評価値演算部３２０は、出力特性解析部３００にて求められた画像出力装置５０の粒状性評価値ＱｇΔ、鮮鋭性評価値ＱｓΔ、階調性評価値ＱｔΔ、色再現性評価値ＱｃΔに基づいて、主観的な総合画質と対応の取れた総合画質評価値Ｑを算出する。
【０１４２】
たとえば、予め主観評価実験から主観的な総合画質に対する各画質要素評価値の重み係数を求めておき、下記式（１１）に示す画質要素評価値の重付け線形和に従って、総合画質評価値Ｑを算出する。式中において、ｋｇは粒状性評価値の重み係数、ｋｓは鮮鋭性評価値の重み係数、ｋｔは階調特性評価値の重み係数、ｋｃは色再現性評価値の重み係数である。
【０１４３】
【数１１】
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ここで、本実施形態では、出力特性解析部３００において、原画像および入力画像のそれぞれから直接に算出した画質要素評価値Ｑｇ10，Ｑｇ20、Ｑｓ10，Ｑｓ20，Ｑｔ10，Ｑｔ20，Ｑｃ10，Ｑｃ20の差分を取り総合画質評価値Ｑを算出しているので、従来人間の目視によって主観的に行なわれていた画像の総合的な画像品質評価を定量的かつ安定的に行なうことができ、また、心理物理量を組み合わせた量を変数としているので、人間の感覚と相関がよく高精度な総合画質評価値Ｑを算出することができる。
【０１４４】
また、評価値演算部２７０では、両画像間で画素ごとに差分を取る必要がなく、入力画像と原画像との位置ずれの影響を無視でき、正確にかつ簡易に画像評価値を算出できる。
【０１４５】
また、評価値演算部２７０において、原画像と入力画像の各評価値の差分を取るので、原画像の画質が悪い場合や、原画像の絵柄が異なる場合でも、画像出力装置５０の出力特性のみを表す画質評価値を算出できる。
【０１４６】
なお、出力画像画質評価値算出部３０は、原画像データＤ１０と入力画像データＤ２０の各画質要素評価値Ｑｇ10，Ｑｇ20、Ｑｓ10，Ｑｓ20、Ｑｔ10，Ｑｔ20、Ｑｃ10，Ｑｃ20を比較することで、画像出力装置５０の出力特性を示す指標値、すなわち粒状性評価値、鮮鋭性評価値、階調性評価値、色再現性評価値を求めることができればよく、上述のような指差分以外を出力特性を示す指標値としてもよく、たとえば、比を出力特性を示す指標値として用いることもできる。
【０１４７】
＜主観評価スコアとの相関関係＞
図８は、原画像データＤ１０として人物画像を用いた場合の総合画質評価値Ｑと主観評価実験から得られた主観評価スコアとの相関関係の一例を示す図である。なお、各評価値の重み係数は、それぞれ、ｋｇ＝０．２８８、ｋｓ＝０．３２６、ｋｔ＝０．０８８、ｋｃ＝０．２９８、ｋｎ＝０としている。
【０１４８】
式（３−１），（３−２），（３−３）並びに式（５−１），（５−２），（５−３）からも明らかなように、本実施形態による総合画質評価値Ｑと主観評価スコアとの相関は非常に高く、寄与率は０．９０６である。
【０１４９】
このように、画質要素評価値に主観評価実験から得られた重み係数を乗じて総合画質評価値Ｑを算出することで、人間の主観的な総合画質と対応のとれた評価値を算出できる。
【０１５０】
以上説明したように、本実施形態の画像評価装置１０による画質評価方法によれば、画像出力装置５０から出力された画像の品質を正確にかつ簡易に評価することができる。
【０１５１】
また、本実施形態の画質評価方法によれば、画像出力装置５０より出力された画像の画像品質を評価する場合に、画像から直接算出した画質要素評価値の差分を取り総合画質評価値Ｑを算出しているので、画素ごとに差分をとる必要がなく、入力画像と原画像との位置ずれの影響を無視でき、正確にかつ簡易に評価値を算出することができる。
【０１５２】
また、評価値を算出する際に、デバイス非依存色空間の色信号を使用していること、並びに予め主観評価実験から得られた評価結果を考慮していることから、主観的画質と対応の取れた評価値を算出することができる。
【０１５３】
また、パッチ画像やグラデーション画像のようなパターン画像だけでなく、写真画像のような絵柄画像を用いることができるので、プリンタドライバの自動画質調整機能により、絵柄画像に依存した色変換処理が行なわれて出力された画像に対しても、正確に画質評価値を算出することができる。
【０１５４】
また、評価値演算部２７０において、入力画像と原画像の画質要素評価値の差分を取るので、原画像の画質や絵柄に依存しない画質評価値を算出でき、原画像の画質が悪い場合や原画像の絵柄が異なる場合でも、画像出力装置５０の出力特性のみを表す画質評価値を算出することができる。
【０１５５】
＜電子計算機を利用した構成＞
なお、上述した一連の画像評価処理機能は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。すなわち、制御部や画像評価処理の実行に関わる各機能部は、それぞれハードウェアにより構成することに限らず、その機能を実現するプログラムコードに基づいて電子計算機（コンピュータ）を用いてソフトウェア的に実現することも可能である。たとえば、一般的なＰＣ（パーソナルコンピュータ）本体の構成と同様に、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read-Only Memory）などを備えて構成することができる。
【０１５６】
上述の画像評価処理の実行に際しては、このコンピュータ構成の画像評価装置に組み込まれたアプリケーションプログラムをＣＰＵが実行することによって実現することができる。よって、本発明に係る画像評価方法や装置を、電子計算機（コンピュータ）を用いてソフトウェアで実現するために好適な画質評価プログラムあるいはこの画質評価プログラムを格納したコンピュータ読取可能な記憶媒体を発明として抽出することもできる。
【０１５７】
もちろん、このようなコンピュータを用いた構成に限らず、それぞれの機能をなす専用のハードウェアの組合せにより構成することもできる。ソフトウェアにより処理を実行させる仕組みとすることで、ハードウェアの変更を伴うことなく、処理手順や処理条件などを容易に変更できる利点を享受できるようになる。逆に、ハードウェアで構成すれば、高速処理が実現できる。
【０１５８】
記録媒体は、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取装置に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気などのエネルギの変化状態を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取装置にプログラムの記述内容を伝達できるものである。
【０１５９】
たとえば、コンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory ）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Mini Disc ）を含む）、または半導体メモリなどよりなるパッケージメディア（可搬型の記憶媒体）により構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているＲＯＭやハードディスクなどで構成されてもよい。または、ソフトウェアを構成するプログラムが、有線あるいは無線などの通信網を介して提供されてもよい。
【０１６０】
一連の評価値算出処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ（組込みマイコンなど）、あるいは、ＣＰＵ、論理回路、記憶装置などの機能を１つのチップ上に搭載して所望のシステムを実現するＳＯＣ（System On a Chip：システムオンチップ）、または、各種のプログラムをインストールすることで各種の機能を実行することが可能な汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【０１６１】
たとえば、画像評価値算出処理機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、ハードウェアにて構成する場合と同様の効果は達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が画像評価値算出処理機能を実現する。
【０１６２】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することで、画像評価値算出処理を行なう機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム；基本ソフト）などが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって画像評価値算出処理を行なう機能が実現される場合であってもよい。
【０１６３】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって画像評価値算出処理を行なう機能が実現される場合であってもよい。
【０１６４】
このような電子計算機には、たとえば、複写アプリケーションやプリンタアプリケーション、ファクシミリ（ＦＡＸ）アプリケーション、あるいは他のアプリケーション用の処理プログラムなど、従来の画像形成装置（複合機）におけるものと同様のソフトウェアが組み込まれる。また、ネットワーク９を介して外部とのデータを送受信したりするための制御プログラムも組み込まれる。
【０１６５】
このとき、画像評価値算出処理を行なう機能を実現するプログラムコードを記述したファイルとしてプログラムが提供されるが、この場合、一括のプログラムファイルとして提供されることに限らず、コンピュータで構成されるシステムのハードウェア構成に応じて、個別のプログラムモジュールとして提供されてもよい。たとえば、既存の複写装置制御ソフトやプリンタ制御ソフト（プリンタドライバ）に組み込まれるアドインソフトとして提供されてもよい。
【０１６６】
図９は、ＣＰＵやメモリを利用してソフトウェア的に画像評価装置１０を構成する、すなわちパーソナルコンピュータなどの電子計算機を利用して画像評価装置１０をソフトウェア的に実現する場合のハードウェア構成の一例を示した図である。
【０１６７】
画像評価装置１０を構成するコンピュータシステム９００は、コントローラー部９０１と、ハードディスク装置、フレキシブルディスク（ＦＤ）ドライブ、あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk ROM）ドライブ、半導体メモリコントローラなどの、所定の記憶媒体からデータを読み出したり記録したりするための記録・読取制御部９０２とを有する。特に、本実施形態においては、ハードディスク装置やその他の記憶媒体を原画像記憶部１２や入力画像記憶部１４として機能させ、原画像データＤ１０などを格納する。
【０１６８】
コントローラー部９０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）９１２、読出専用の記憶部であるＲＯＭ（Read Only Memory）９１３、随時書込みおよび読出しが可能であるとともに揮発性の記憶部の一例であるＲＡＭ（Random Access Memory）９１５、および不揮発性の記憶部の一例であるＲＡＭ（ＮＶＲＡＭと記述する）９１６を有している。
【０１６９】
上記において“揮発性の記憶部”とは、画像出力端末４の電源がオフされた場合には、記憶内容を消滅してしまう形態の記憶部を意味する。一方、“不揮発性の記憶部”とは、画像出力端末４のメイン電源がオフされた場合でも、記憶内容を保持し続ける形態の記憶部を意味する。記憶内容を保持し続けることができるものであればよく、半導体製のメモリ素子自体が不揮発性を有するものに限らず、バックアップ電源を備えることで、揮発性のメモリ素子を“不揮発性”を呈するように構成するものであってもよい。また、半導体製のメモリ素子により構成することに限らず、磁気ディスクや光ディスクなどの媒体を利用して構成してもよい。
【０１７０】
また、コンピュータシステム９００は、ユーザインタフェースをなす機能部として、キーボードやマウスなどを有する指示入力部９０３と、操作時のガイダンス画面や処理結果などの所定の情報をユーザに提示する表示出力部９０４と、処理対象の画像を読み取る画像読取部（スキャナユニット）９０５と、画像出力端末４における処理済みの画像を所定の出力媒体（たとえば印刷用紙）に出力する画像形成部９０６と、各機能部との間のインタフェース機能をなすインタフェース部９０９とを有する。
【０１７１】
インタフェース部９０９としては、処理データ（画像データを含む）や制御データの転送経路であるシステムバス９９１の他、たとえば、画像読取部９０５とのインタフェース機能をなすスキャナＩＦ部９９５、画像形成部９０６や他のプリンタとのインタフェース機能をなすプリンタＩＦ部９９６、およびインターネットなどのネットワーク９との間の通信データの受け渡しを仲介する通信ＩＦ部９９９を有している。スキャナＩＦ部９９５と通信ＩＦ部９９９とは入力インタフェース部１１inに対応し、プリンタＩＦ部９９６は出力インタフェース部１１out に対応する。なお、記録・読取制御部９０２も、所定の記憶媒体から画像データを取り込む入力インタフェース部１１inの機能を持つ。
【０１７２】
表示出力部９０４は、読み取った全体画像やガイダンス情報などの主要な情報を提示するための表示装置を有して構成されている。表示された情報を確認しながら所定の入力を行なう作業を効率的にできるように、表示装置は、指示入力部９０３の近傍に配置するのがよい。
【０１７３】
表示出力部９０４は、たとえば、表示制御部９４２とＣＲＴ（Cathode Ray Tube；陰極線管）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display；液晶）などでなるディスプレイ部９４４とを有する。たとえば、表示制御部９４２が、ディスプレイ部９４４上に、ガイダンス情報や画像読取部９０５が取り込んだ全体画像などを表示させる。なお、表示面上にタッチパネル９３２を有するディスプレイ部９４４とすることで、指先やペンなどで所定の情報を入力する指示入力部９０３を構成することもできる。
【０１７４】
コンピュータシステム９００には、画像読取部として、上記実施形態の画像入力装置７０に相当するものが接続される。この画像入力装置７０は、画像入力端末の機能を備えており、たとえばＣＣＤ固体撮像素子の全幅アレイを使用して、読取位置へ送られた原稿に光を照射することで、原稿上の画像を読み取り、この読み取った画像を表す赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂのアナログビデオ信号をデジタル信号へ変換する。特に、本実施形態においては、読み取った画像を、ハードディスク装置やその他の記憶媒体（ＲＡＭ９１５でもよい）に入力画像データＤ２０として格納する。
【０１７５】
また、コンピュータシステム９００には、画像形成部として、上記実施形態の画像出力装置５０に相当するものが接続される。この画像出力装置５０は、たとえば画像読取部（画像入力装置７０）にて得られた画像信号により表される画像を、電子写真式、感熱式、熱転写式、インクジェット式、あるいは同様な従来の画像形成処理を利用して、普通紙や感熱紙上に可視画像を形成する（印刷する）。
【０１７６】
このため、画像形成部（画像出力装置５０）は、たとえばイエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣ，ブラックＫの２値化信号などの印刷出力用データを生成する画像処理部５２と、画像評価装置１０をデジタル印刷システムとして稼働させるためのラスタ出力スキャンベースのプリントエンジン５４を備える。
【０１７７】
このような構成において、ＣＰＵ９１２は、システムバス９９１を介してシステム全体の制御を行なう。ＲＯＭ９１３は、ＣＰＵ９１２の制御プログラムなどを格納する。ＲＡＭ９１５は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory ）などで構成され、プログラム制御変数や各種処理のためのデータなどを格納する。また、ＲＡＭ９１５は、所定のアプリケーションプログラムによって取得した電子ドキュメント（文字データのみに限らず画像データを含んでよい）や自装置に備えられている画像読取部（画像入力装置７０）で取得した画像データ、さらには外部から取得した電子データなどを一時的に格納する領域を含んでいる。
【０１７８】
そして、たとえば画像評価値算出処理をコンピュータに実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を通じて配布される。あるいは、このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭではなくＦＤに格納されてもよい。また、ＭＯドライブを設け、ＭＯに前記プログラムを格納してもよく、またフラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリカードなど、その他の記録媒体にプログラムを格納してもよい。さらに、他のサーバなどからインターネットなどのネットワーク９を経由してプログラムをダウンロードして取得したり、あるいは更新したりしてもよい。
【０１７９】
なお、プログラムを提供するための記録媒体としては、ＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどの他にも、ＤＶＤなどの光学記録媒体、ＭＤなどの磁気記録媒体、ＰＤなどの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、ＩＣカードやミニチュアカードなどの半導体メモリを用いることができる。記録媒体の一例としてのＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどには、画像評価装置１０における画像評価値算出処理機能の一部または全ての機能を格納することができる。
【０１８０】
また、ハードディスク装置は、制御プログラムによる各種処理のためのデータを格納したり、画像読取部（画像入力装置７０）で取得した画像データや外部から取得した印刷データなどを大量に一時的に格納したりする領域を含んでいる。また、ハードディスク装置、ＦＤドライブ、あるいはＣＤ−ＲＯＭドライブは、たとえば、ＣＰＵ９１２にコンテンツ取得やアドレス取得あるいはアドレス設定などの処理をソフトウェアにて実行させるためのプログラムデータを登録するなどのために利用される。
【０１８１】
なお、画像評価装置１０の画像評価値算出処理に関わる各機能部分の全ての処理をソフトウェアで行なうのではなく、これら機能部分の一部を専用のハードウェアにて行なう処理回路９０８を設けてもよい。この場合、図示するように、色信号変換部１６に相当する色信号変換部９８４、画質要素評価値算出部２０に相当する画質要素評価値算出部９８６、出力画像画質評価値算出部３０に相当する総合画質評価値算出部９８８などを個別に設けてもよい。
【０１８２】
ソフトウェアで行なう仕組みは、並列処理や連続処理に柔軟に対処し得るものの、その処理が複雑になるに連れ、処理時間が長くなるため、処理速度の低下が問題となる。これに対して、ハードウェア処理回路で行なうことで、高速化を図ったアクセラレータシステムを構築することができるようになる。アクセラレータシステムは、処理が複雑であっても、処理速度の低下を防ぐことができ、高いスループットを算出することができる。
【０１８３】
以上、本発明を実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に多様な変更または改良を加えることができ、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１８４】
また、上記の実施形態は、クレーム（請求項）にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組合せの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。前述した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜の組合せにより種々の発明を抽出できる。実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られる限りにおいて、この幾つかの構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【０１８５】
なお、上記実施形態ではカラープリンタなどの画像出力装置５０から出力された画像の評価方法を例に説明したが、カラープリンタだけではなく、ディスプレイ、電子ペーパー、プロジェクタなどのその他の画像出力装置より出力されたカラー画像の画質を評価する場合にも、上記実施形態で述べた仕組みが同様に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１８６】
【図１】本発明に係る画像評価装置を備えた画像処理システムの一構成例を説明する図である。
【図２】色信号変換部の概略構成を説明するブロック図である。
【図３】粒状性評価値算出部の概略構成を説明するブロック図である。
【図４】鮮鋭性評価値算出部の概略構成を説明するブロック図である。
【図５】階調性・色再現性評価値算出部の概略構成を説明するブロック図である。
【図６】注目色領域の個数密度ヒストグラムの一例を示す図である。
【図７】総合画質評価値算出部の概略構成を説明するブロック図である。
【図８】人物画像を用いた場合の総合画質評価値と主観評価実験から得られた主観評価スコアとの相関関係の一例を示す図である。
【図９】パーソナルコンピュータなどの電子計算機を利用して画像評価装置をソフトウェア的に実現する場合のハードウェア構成の一例を示した図である。
【符号の説明】
【０１８７】
１…画像評価システム、１０…画像評価装置、１１out …出力インタフェース部、１１in…入力インタフェース部、１２…原画像記憶部、１４…入力画像記憶部、１６…色信号変換部、２０…画質要素評価値算出部、３０…出力画像画質評価値算出部、５０…画像出力装置、７０…画像入力装置、１６２…原画像データ色変換部、１６４…入力画像データ色変換部、２２０…粒状性評価値算出部、２２２…色彩差演算部、２２４…２次元直交変換部、２２６…２次元パワースペクトル演算部、２２８…２次元パワースペクトル１次元化演算部、２３０…視感空間周波数特性補正部、２３２…粒状性評価値演算部、２４０…鮮鋭性評価値算出部、２４２…エッジ量演算部、２４４…エッジ強度算出部、２４６…鮮鋭性評価値演算部、２６０…階調性・色再現性評価値算出部、２６２…注目色領域設定部、２６４…基準格子設定部、２６６…個数密度分布解析部、２７０…評価値演算部、２７２…階調性評価値演算部、２７４…色再現性評価値演算部、３００…出力特性解析部、３０２…粒状性解析部、３０４…鮮鋭性解析部、３０６…階調性解析部、３０８…色再現性解析部、３２０…総合画質評価値演算部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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